Самые ранние стадии жизни могут быть проще, чем мы думали
Новое исследование Копенгагенского университета показывает, что формирование эмбриона млекопитающих на самых ранних стадиях может быть гораздо проще, чем считалось. Развитие эмбриона можно свести к способности клеток «считать» своих соседей.
Уникальная способность клеток млекопитающих — «помнить», как построить эмбрион, и даже возвращаться к этому состоянию после специализации. Ключевой вопрос: как клетка это делает?
Исследователи использовали компьютерное моделирование, чтобы создать модель поведения клеток. Они свели минимальные требования для развития эмбриона к четырём простым правилам-решениям, которые клетки принимают на основе своих соседей:
- Принять полярность.
- Сделать выбор линии развития.
- Изменить адгезию (сцепление).
- Умереть.
«Клетки умнее, чем мы думаем. Мы показали, что они могут построить эмбрион, просто приняв четыре простых решения. Самое важное из них — подсчёт соседей. Это звучит слишком просто, чтобы быть правдой, но, считая соседей, клетки могут определить, находятся ли они снаружи или внутри группы клеток», — говорит профессор Джош Брикман.
Модель была успешно протестирована на клетках мышей и идеально предсказала их поведение.
Развитие и эволюция
Результаты бросают вызов прежним теориям, согласно которым для формирования эмбриона необходима внешняя информация (например, от матери) или случайный перебор «генов-мастеров». Новое исследование показывает, что эти объяснения излишни.
Это также даёт новое понимание эволюции. Жёсткие правила развития обеспечивают надёжность процесса, но при этом оставляют эволюции пространство для экспериментов с геномом.
«Мы показали, что, следуя четырём простым правилам, клетки будут развиваться сами. Им нужно лишь немного информации от генома, что позволяет эволюции играть с генами, как ей угодно. Это обеспечивает разнообразие видов млекопитающих», — поясняет аспирант Силас Бойе Ниссен.
Исследование «Four simple rules that are sufficient to generate the mammalian blastocyst» опубликовано в журнале PLoS Biology. Это результат работы междисциплинарной инициативы StemPhys.